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인공 신경망을 기반으로 하는 환기 모드 예측 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2021007245
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 인공 신경망을 기반으로 하는 환기 모드 예측 방법이 개시된다. 환기 모드 예측 방법은 기 설정된 복수의 환기 모드, 서로 다른 오염 물질의 분포 위치 및 농도를 참조로 한 수치 시뮬레이션을 이용하여 실내 환경 데이터를 수집하는 단계; 수집된 실내 환경 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 오염 물질의 분포 위치 및 농도에 대응하는 최적의 환기 모드를 예측하여 제안하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL F24F 11/00 (2018.01.01) F24F 11/63 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC F24F 11/0001(2013.01) F24F 11/63(2013.01) G06N 3/082(2013.01)
출원번호/일자 1020190153055 (2019.11.26)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0064629 (2021.06.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.26)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강현욱 광주광역시 북구
2 김나경 광주광역시 북구
3 강동희 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 천지 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 신한빌딩)

최종권리자

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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-1216009-58
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.07.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.10.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0034159-13
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.02.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0150480-85
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.03.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0319148-58
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0319147-13
7 등록결정서
Decision to grant
2021.05.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0407711-98
8 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-0642065-55
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기 설정된 복수의 환기 모드, 서로 다른 오염 물질의 분포 위치 및 농도를 참조로 한 수치 시뮬레이션을 이용하여 실내 환경 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 데이터 수집부에서 수집한 실내 환경 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델을 학습시키고, 학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 오염 물질의 분포 위치 및 농도에 대응하는 최적의 환기 모드를 예측하여 제안하는 환기 모드 예측부를 포함하는 환기 모드 제어 서버
2 2
제1항에 있어서, 상기 수치 시뮬레이션을 이용하여 수집된 데이터는 고해상도 그리드 기반 데이터이고, 상기 데이터 수집부는,이산화된 직육면체 내에 포함되는 그리드들 내 오염 물질 농도들의 평균 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
3 3
제2항에 있어서, 상기 인공 신경망 모델은 입력층, 복수의 은닉층 및 출력층을 포함하고, 상기 입력층에 상기 이산화된 직육면체 내 오염 물질 농도가 입력되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
4 4
제3항에 있어서, 상기 출력층에서 상기 최적의 환기 모드 및 상기 최적의 환기 모드에서의 작동 시간에 대한 데이터가 출력되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
5 5
제4항에 있어서, 상기 작동 시간은 상기 복수의 환기 모드 중 어느 하나의 환기 모드 동작 후 상기 오염 물질의 농도가 기 설정된 값이 될 때까지 소요되는 시간인 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
6 6
제5항에 있어서, 상기 복수의 환기 모드 중 가장 짧은 작동 시간을 갖는 환기 모드가 상기 최적의 환기 모드인 것으로 설정되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
7 7
제3항에 있어서,상기 복수의 은닉층은, 선형(linear) 함수, 정류한 선형 유닛(rectified linear unit) 함수, 시그모이드(sigmoid) 함수 및 쌍곡탄젠트(hyperbolic tangent) 함수로 이루어진 그룹에서 선택된 함수로 구성되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
8 8
제1항에 있어서, 실내 환경으로 외부 공기를 유입시키는 흡입구의 위치에 따라 환기 모드가 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 제어 서버
9 9
기 설정된 복수의 환기 모드, 서로 다른 오염 물질의 분포 위치 및 농도를 참조로 한 수치 시뮬레이션을 이용하여 실내 환경 데이터를 수집하는 단계; 수집된 실내 환경 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및학습된 인공 신경망 모델을 이용하여 오염 물질의 분포 위치 및 농도에 대응하는 최적의 환기 모드를 예측하여 제안하는 단계를 포함하는 환기 모드 예측 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 수치 시뮬레이션을 이용하여 수집된 데이터는 고해상도 그리드 기반 데이터이고, 상기 실내 환경 데이터를 수집하는 단계는,이산화된 직육면체 내에 포함되는 그리드들 내 오염 물질 농도들의 평균 값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 인공 신경망 모델은 입력층, 복수의 은닉층 및 출력층을 포함하고, 상기 입력층에 상기 이산화된 직육면체 내 오염 물질 농도가 입력되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 출력층에서 상기 최적의 환기 모드 및 상기 최적의 환기 모드에서의 작동 시간에 대한 데이터가 출력되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 작동 시간은 상기 복수의 환기 모드 중 어느 하나의 환기 모드 동작 후 상기 오염 물질의 농도가 기 설정된 값이 될 때까지 소요되는 시간인 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
14 14
제13항에 있어서, 최적의 환기 모드를 예측하여 제안하는 단계에서, 상기 복수의 환기 모드 중 가장 짧은 작동 시간을 갖는 환기 모드가 상기 최적의 환기 모드인 것으로 설정되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
15 15
제11항에 있어서, 상기 복수의 은닉층은, 선형(linear) 함수, 정류한 선형 유닛(rectified linear unit) 함수, 시그모이드(sigmoid) 함수 및 쌍곡탄젠트(hyperbolic tangent) 함수로 이루어진 그룹에서 선택된 함수로 구성되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
16 16
제9항에 있어서, 실내 환경으로 외부 공기를 유입시키는 흡입구의 위치에 따라 환기 모드가 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 환기 모드 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전남대학교 산학협력단 인공지능중심 산업융합 집적단지 조성사업(R&D)_자동차 AI융합 연구개발 전기자동차 기반 미래 차량의 AI 적용 사람중심 지능화 기술 개발